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基于改进YOLOv5l的交通标志检测算法
河南科技学院人工智能学院
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薛然
谢爱真
柴豪杰
王艳艳
开通知网号
目的 解决自然场景中交通标志检测模型准确率低、识别效果差等问题.方法 选用性能均衡的YOLOv5l作为核心检测模块,在YOLOv5l的颈部网络中分别引入Sim AM(Simultaneous Attention Module)、CBAM(Channe...
机 构:
河南科技学院人工智能学院;
领 域:
汽车工业;
计算机软件及计算机应用;
自动化技术;
关键词:
YOLOv5l;
交通标志检测;
目标检测;
注意力机制;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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河南科技学院学报(自然科学版)
2025年04期
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